Células cerebrais humanas cultivadas em um chip demonstraram a capacidade de jogar o clássico videogame Doom, marcando um avanço significativo no desenvolvimento da computação biológica. Embora o desempenho seja rudimentar em comparação com jogadores humanos, esta experiência ilustra o potencial dos sistemas neurais vivos para lidar com tarefas complexas em tempo real – uma capacidade que pode abrir caminho para aplicações como o controlo de membros robóticos.
Do Pong aos jogos de tiro em primeira pessoa: rápido progresso na biocomputação
A descoberta baseia-se em trabalhos anteriores da Cortical Labs, uma empresa australiana que anteriormente ensinou chips alimentados por neurônios a jogar Pong em 2021. O experimento atual aproveitou uma interface Python recém-desenvolvida, tornando muito mais fácil programar esses “computadores biológicos”. Um desenvolvedor independente, Sean Cole, treinou com sucesso os chips para jogar Doom em uma semana, mostrando como essa tecnologia está se tornando acessível.
De acordo com Brett Kagan, do Cortical Labs, a velocidade deste desenvolvimento é impressionante: “Ao contrário do trabalho do Pong que levou anos, esta demonstração foi feita em dias por alguém com pouca experiência direta em biologia”. Essa acessibilidade, combinada com a capacidade dos chips de aprender mais rápido do que os sistemas tradicionais baseados em silício, é o que torna o progresso tão emocionante.
Como funciona? Um processador biológico
Os chips consistem em mais de 800 mil células cerebrais vivas cultivadas em conjuntos de microeletrodos, permitindo a transmissão e recepção de sinais elétricos. Esses neurônios processam informações de maneira diferente dos computadores baseados em silício, embora os pesquisadores enfatizem que a comparação com o cérebro humano é enganosa. A componente biológica não se trata de replicar a inteligência humana, mas sim de aproveitar um material único para o processamento de informação.
Os Limites e o Futuro da Computação Biológica
O atual chip de jogo Doom usa menos neurônios do que a versão Pong, mas tem um desempenho melhor do que a entrada aleatória. No entanto, o desempenho permanece muito abaixo do de jogadores humanos qualificados. Uma questão fundamental permanece: como é que estes neurónios “sabem” o que se espera deles sem estímulos sensoriais como os olhos?
Apesar destas incógnitas, os especialistas acreditam que este avanço é um passo importante em direção a aplicações no mundo real. Yoshikatsu Hayashi, da Universidade de Reading, sugere que o controle de braços robóticos com computadores biológicos está agora significativamente mais próximo. Doom, neste contexto, serve como uma simulação complexa de tomada de decisão em tempo real, uma habilidade essencial para controlar um membro protético ou outra robótica avançada.
“O que é entusiasmante não é apenas que um sistema biológico possa jogar Doom, mas que possa lidar com a complexidade, a incerteza e a tomada de decisões em tempo real”, diz Andrew Adamatzky, da Universidade do Oeste de Inglaterra.
A capacidade dos sistemas biológicos para lidar com tais desafios nos aproxima do futuro da computação híbrida, onde redes neurais vivas poderiam resolver problemas com os quais o silício sozinho luta. Esta pesquisa destaca uma mudança na forma como vemos a computação: ir além das arquiteturas digitais tradicionais para explorar o potencial dos materiais biológicos como unidades de processamento poderosas e adaptáveis.
